GPT Prompt Engineer - ai tOOler
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GPT Prompt Engineer
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Prompt-Engineering (7)

GPT Prompt Engineer

Verbessern Sie Ihren Code mit Hilfe von KI.

Tool-Informationen

Der 'gpt-prompt-engineer' ist ein KI-Tool, das entwickelt wurde, um das Leben von Dateningenieuren zu erleichtern, indem es den Prozess der Erstellung effektiver Eingabeaufforderungen für GPT-Modelle automatisiert.

Verfügbar auf GitHub und entwickelt von 'mshumer', ist dieses Tool ein Game-Changer für diejenigen, die mit Generative Pretrained Transformer-Modellen arbeiten. Eine der größten Herausforderungen bei der Verwendung dieser Modelle besteht darin, Eingabeaufforderungen zu finden, die tatsächlich gut funktionieren, was oft viel Versuch und Irrtum erfordert. Hier kommt der 'gpt-prompt-engineer' ins Spiel – er übernimmt die schwere Arbeit, sodass Sie Zeit und Ressourcen sparen können.

Das Tool kommt mit einer Vielzahl hilfreicher Dateien und Notebooks, wie 'Instruct_Prompt > Base_Model_Prompt_Converter.ipynb', 'XL_to_XS_conversion.ipynb', 'claude_prompt_engineer.ipynb' und 'gpt_prompt_engineer.ipynb'. Diese Ressourcen sind darauf ausgelegt, den Prozess der Eingabeaufforderungserstellung zu vereinfachen und ihn für die Benutzer reibungsloser und effizienter zu gestalten.

Außerdem arbeitet es unter der MIT-Lizenz, was bedeutet, dass Sie die Freiheit haben, die Software nach Belieben zu verwenden, zu modifizieren und zu teilen. Da es in einem öffentlichen Repository gehostet wird, lädt das Tool zur Mitwirkung aus der Community ein und fördert die Zusammenarbeit und die fortlaufende Entwicklung. Es ist eine großartige Möglichkeit, von kollektiver Expertise zu profitieren und gleichzeitig das Tool weiter zu verbessern.

Vor- und Nachteile

Vorteile

  • Kann mehrere Eingabevariablen definieren
  • Integriertes System zum Testen und Bewerten von Eingabeaufforderungen
  • Ermutigt zur Beteiligung der Community
  • Optionale Protokollierung zu Weights & Biases
  • Hat viele Dateien und Notebooks
  • Fähigkeit, Anthropic API-Schlüssel hinzuzufügen
  • Beseitigt manuelle Arbeit
  • Aktiv gepflegt
  • Öffentliches GitHub-Repository
  • Erlaubt Änderungen an der Software
  • ELO-Bewertungssystem
  • und bewertet Eingabeaufforderungen
  • Automatisiert die Einrichtung von Eingabeaufforderungen für Claude
  • Ressourcensparend
  • Eingabeaufforderungserstellung
  • Verwaltet Klassifizierungsaufgaben
  • Kostenlos unter der MIT-Lizenz nutzbar
  • Funktioniert mit Anthropic's Claude 3 Opus
  • Beinhaltet 'XL zu XS Konvertierung'
  • Verbessert Opus- und Haiku-Modelle
  • Erstellt
  • Optionale Protokollierung zu Portkey
  • Spart Zeit und Ressourcen
  • Tests
  • Funktioniert mit Jupyter Notebook
  • Verwaltet Claude 3 Opus und Haiku-Konvertierung
  • Option zur Nutzung von Google Colab
  • Akzeptiert Echtzeitinformationen
  • Hilft, automatisch Eingabeaufforderungen zu erstellen

Nachteile

  • Benötigt API-Schlüssel-Setup
  • Manuelle Testfallkonfiguration
  • Optionale Protokollierung zu anderen Plattformen
  • Kann bei großen Datensätzen Verzögerungen haben
  • Funktioniert nur mit Jupyter-Notebooks
  • Möglicherweise hohe Betriebskosten